u-Optimizer
最佳生产排程
u-Optimizer 是一套结合 AI 技术与基 因演算法的最优化生产排程解决方案。传统的“规则式排程”（rule-based）难以同时兼顾复杂限制与最佳生产效率，容易造成瓶颈闲置、在制品堆积或交期延误。u-Optimizer 能同时考量静态与动态生产限制、Q-time、产品优先级及上下游站点目标等多重条件，并通过全域与区域排程机制，依据产线实时状况自动生成最优化排程结果。目前已成功导入多家晶圆厂与面板厂，显著提升瓶颈机台生产力与产能利用率。相较于传统模拟与规则式排程方法，u-Optimizer 更能在多目标条件下满足复杂制程要求，是先进制程下工厂优化排程的最佳选择。
优异特性
快速優化排程
以瓶頸機台站點 Loading 狀況，統合考量上下游，在避免 Over Q-time 的情況下，自動產出該生產段內各站點的優化排程，提升產線生產力。
最小化系統維護人力
整合 MES 資料，透過生產歷史數據自動學習建模，除了因應產線目標模式切換權重組合外，不需人工維護產能資訊與開發設定複雜的派工規則。
兼顧多目標且可落實的排程結果
透過權重設定兼顧平衡眾多產線目標，包括生產力，交期，良率，機台換線成本，搬送人力等，不會為了單一目標而顧此失彼。
多階層排程系統
業界唯一多階層排程系統，全域排程針對非瓶頸站點提供拉貨清單以滿足瓶頸站點區域排程的最佳派工需求，有效提升整體產線效能。
导入效益
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提升整体生产力与交期达成率
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提高良率，减少 Over Q-time 情况
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降低机台换线、搬送人力等成本
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确保产线稳定高效，减少波动与异常
产线派工规则复杂难执行
传统 rule-based 排程成效有限
产能利用率不足
工厂具有动态性与多目标冲突特征，传统逻辑或人工派工难以有效应对。
无法满足复杂、多目标生产需求，需频繁修改规则且人力成本高。
缺乏优化机制导致瓶颈闲置或非瓶颈堆积，造成资源浪费。
Q-time 控货复杂影响效率
难以掌控排程优劣
上下游目标冲突
Q-time 管控不当会导致超时影响良率，或过度控制降低产能与交期。
人工或 rule-based 排程结果差异大，增加生产风险与不确定性。
单站点最佳化不 代表全域最优，易造成产能分配不均与调度失衡。
─ 解决方案 ─
1
完整功能模块
涵盖所有派工需求
通过基因演算法取代人工操作，整合半导体与面板厂复杂生产限制与派工规则，满足动态多目标需求。
2
智能制造技术
突破传统限制
不再依赖繁琐规则设定与维护，借助优化引擎实现智能制造，动态优化瓶颈站点，大幅提升产线利用率与交期达成率。
3
强化制程条件管控
提升良率
整合机台良率信息，使重要产品集中在高良率机台生产，并落实 Q-time、Pi-run 等良率管控机制，提升良率并确保交期稳定。
4
协调上下游目标
兼顾全域与局部优化，平衡跨机群排程需求，确保上下游一致，实现整体产能最优。
5
对标先进智能工厂解决方案
已于多家半导体与面板标杆工厂上线并验证成效，有效解决复杂派工问题。
6
高度客制化弹性
专业团队兼具 AI 技术与制造知识，提供针对特定产线的客制化派工规则与生产限制，满足各产业需求。